ФАКТОРЫ РОСТА ТРУДОВЫХ ДОХОДОВ В РЕГИОНАХ

УДК 330.341
ФАКТОРЫ РОСТА ТРУДОВЫХ ДОХОДОВ В РЕГИОНАХ
СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ
А.С. Овсянников, Л.Е. Басовский
Получены эконометрические модели трудовых доходов в регионах за 20092012 г.г. Выявлено влияние фондовооруженности, человеческого капитала и новых
технологий. Модели объясняют до 70% уровня трудовых доходов. Показано, что самый эффективный путь повышения уровня трудовых доходов – повышения уровня образования занятого населения.
Ключевые слова: фондовооруженность, человеческий капитал, новые технологии, перекрестные данные регионов, эконометрические модели
Проблема экономического роста является наиболее важной проблемой экономической науки. Этой проблеме посвящено огромное количество
теоретических и эмпирических исследований. Эмпирические исследования
роста проводятся с использованием данных по всем существующим странам, при этом проверятся широкий набор факторов, отражающих гипотезы
об источниках и закономерностях экономического роста. Результаты исследований нашли отражение в многочисленных журнальных статьях и книгах.
Эмпирические исследования, выполненные за последнюю четверть века,
были направлены на оценку влияния на экономический рост большого количества факторов. Эмпирические исследования факторов экономического
роста, результаты которых получены к настоящему времени, как правило,
основаны на построении линейных регрессионных моделей, в которых
включают человеческий капитал, инновации, политические, социальные и
другие переменные. Используют перекрестные данные стран, регионов или
исследуют временные ряды.
Большое количество эмпирических исследований посвящено оценке
влияния человеческого капитала на экономический рост. При этом далеко
не все эмпирические исследования влияния человеческого капитала на экономический рост подтверждают положительное влияние человеческого капитала. Противоречивость результатов исследований можно проследить на
примерах. Оценивая влияние на экономический рост доли студентов вузов
Барро и Ли пришли к выводу о том, что влияние этого фактора незначимо, а
рост уровня женского образования отрицательно влияете на экономический
рост [1]. Доля студентов, изучающих юриспруденцию, как показали исследования Мерфи, Шлейфер и Вишни, значимо снижает экономический рост
[2]. Выполненные в последние годы исследования так же демонстрируют
противоречивые результаты. Например, исследования, проведенные в Судане, показали, что человеческий капитал, обусловленный получением образования, положительно влияют на экономический рост, но связанные с
12
обеспечением образования государственные расходы отрицательно влияют
на экономический рост [3]. К подобным результатам привели исследования
турецкого экономиста, использовавшего для моделирования данные стран
ОЭСР [4]. Исследования, проведенные в Южной Корее, позволили получить
модели, которые с высоким уровнем значимости показывают высокую эффективность использования человеческого капитала в новых отраслях, в
традиционных отраслях влияние человеческого капитала незначительно [5].
Многочисленные исследования российских экономистов приводят к столь
же противоречивым результатам.
Современный экономический рост характеризуется устойчивым
увеличением доходов населения в долгосрочных периодах [6]. В составе
доходов населения постоянно растет доля трудовых доходов [7]. В связи с
замедлением темпов роста российской экономики в 2011-2013 г.г. представляет существенный интерес оценка влияния на величину трудовых доходов основных производственных факторов в период кризиса 2008-2009
г.г. и в последующие годы.
К числу основных производственных факторов обычно относят
труд и капитал [6,7]. После опубликования в 60-х г.г. XX века работ лауреатов Нобелевской премии Г. Беккера, Т. Шульца, Э. Денисона в экономической науке произошло осознание того, что человеческий капитал представляют движущую силу экономического роста и также является
важнейшим производственным фактором [6,7]. Это позволило на первом
этапе исследования использовать известные эконометрические модели –
двухфакторные аналоги внутренне линейных производственных функций
Кобба-Дугласа вида:
Lnt
A B Lnk C Lnh
,
(1)
где t – месячная заработная плата занятого населения региона; k – фондовооруженность занятого населения региона; h – уровень образования занятого населения региона; Ln – натуральный логарифм; A, B, C – коэффициенты; – случайная ошибка.
Коэффициенты B и C функции (1), как известно, представляют собой коэффициенты эластичности функции по аргументам, они показывают, на сколько процентов возрастет величина функции при росте аргумента на один процент.
Для получения двухфакторных моделей вида (1) использовались
перекрестные данные по 80 регионам России (за исключение автономных
округов, входящих в состав отдельных регионов), представляемые Росстатом. В качестве месячной заработной платы принималась среднемесячная
номинальная начисленная заработная плата работников организаций региона в рублях. Фондовооруженность определялась как отношение стоимости основных фондов к среднегодовой численности занятых в экономике
региона в рублях. Уровень образования занятого населения региона опре13
делялся как среднее число лет обучения, которое подсчитывалось по методике, изложенной в работе [8].
Регрессионный анализ с использованием данных статистики регионов, представляемых Росстатом, позволил получить адекватные эконометрические модели, характеристики, которых представлены в таблице 1.
Таблица 1
Характеристики двухфакторных моделей трудовых доходов
Параметры модели
A
B
C
Величина
P-значение
Величина
P-значение
Величина
P-значение
Значимость F
Нормированный R-квадрат
Величина по годам
2008
2009
2010
2011
2012
– 4,721 – 4,674 – 5,534 – 5,347 – 4,052
0,077
0,077
0,037
0,047
0,111
0,575
0,555
0,543
0,539
0,525
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
2,612
2,701
3,137
3,063
2,684
0,014
0,010
0,003
0,005
0,008
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,577
0,598
0,619
0,624
0,648
На рис. 1 представлен график, характеризующие изменение коэффициентов эластичности заработной платы в регионах России уровню занятого населения за период 2008-2012 г.г.
Полученные результаты моделирования свидетельствуют о том, что
влияние фондовооруженности на уровень оплаты труда в период 2008-2012
г.г. существенно снижалась. Это может быть объяснено увеличением степени износа основных фондов, регистрируемым в это период Росстатом. Влияние человеческого капитала на уровень оплаты труда существенно выросло в период посткризисного роста экономики в 2010 г. Но в 2011-2012 г.
влияние человеческого капитала стало стремительно падать.
В связи с возможностью совместного влияния на трудовые доходы
человеческого капитала и новых технология на втором этапе исследования
изучалось влияние на уровень оплаты труда новых технологий.
Огромное количество эмпирических исследований было посвящено
изучению влияния инноваций, новых технологий, науки на экономический
рост. Теории инновационного экономического развития, восходящие к
трудам Й. Шумпетера, предполагают, что инновации создают основу экономического роста. Большое количество эмпирических исследований подтверждают это положение, но немало результатов исследований и не подтверждают его. Результаты эмпирических исследований влияния
инноваций на экономический рост согласуются с выводом, сделанным Робертом Солоу на основе анализа данных за 38 лет первой половины XX ве14
ка. В трети случаев научно-технический прогресс, по данным Солоу, отрицательно влиял на экономический рост [9]. Примерами может служить целый ряд исследований. Р. Корменди и П. Мегуире [10], Ж. Реми [11] статистически значимо установили, что рост инноваций отрицательно влияет на
экономический рост. К подобным результатам приводят и более поздние
исследования. Дарон Ацемоглу, Уфик Акцигит, Николас Блоом, Уилиам Р.
Керр использовав данные Евросоюза, установили, что инновации способствуют росту экономики только при создании определенных условий инновационной деятельности [12].
Эластичность 3,20
по уровню
образования
3,10
3,00
2,90
2,80
2,70
2,60
2008
2009
2010
2011
2012
Годы
Рис. 1. Коэффициент эластичности оплаты труда
по уровню человеческого капитала двухфакторной модели
Для выявления влияния новых технологий на трудовые доходы были использованы модели – трехфакторные аналоги внутренне линейных
производственных функций Кобба-Дугласа вида:
Lnt
A B Lnk C Lnh D Lnl
,
(2)
где l – показатель, характеризующий использование новых технологий в
регионе.
В качестве показателя, характеризующего использование новых
технологий в регионе, принималась доля стоимости неизношенных основных фондов в экономике региона в процентах.
Регрессионный анализ с использованием перекрестных данных статистики регионов, представляемых Росстатом, позволил получить адекват15
ные эконометрические модели, характеристики, которых представлены в
таблице 2. На рис. 2, 3 и 4 представлены графики, характеризующие изменение коэффициентов эластичности заработной платы в регионах России
по фондовооруженности труда, уровню образования занятого населения и
новым технологиям за период 2008-2012 г.г.
Полученные с помощью трехфакторных моделей результаты позволили установить следующее. Изменение влияния фондовооруженности на
уровень оплаты труда в период 2008-2012 г.г. было не монотонными. В 2010
г. в период посткризисного восстановления экономики оно временно возросло, затем вновь стало падать.
Таблица 2
Характеристики трехфакторных моделей трудовых доходов
Параметры
Уравнения
A
B
C
D
Величина
Величина по годам
2008
2009
2010
2011
2012
– 6,651 – 7,262 – 6,856 – 6,062 – 5,168
P-значение
0,013
0,006
0,006
0,017
0,031
Величина
P-значение
0,563
0,000
0,530
0,000
0,538
0,000
0,535
0,000
0,505
0,000
величина
2,816
3,203
2,973
2,732
2,556
P-значение
0,006
0,002
0,003
0,008
0,007
величина
P-значение
0,389
0,007
0,419
0,000
0,445
0,000
0,414
0,001
0,424
0,000
0,000
0,610
0,000
0,645
0,000
0,672
0,000
0,670
0,000
0,697
Значимость F
Нормированный R-квадрат
Влияние человеческого капитала на уровень оплаты труда существенно выросло не в в период посткризисного роста экономики в 2010 г.,
как это показывали характеристики двухфакторной модели, а в разгар кризиса в 2009 г. В 2010-2012 г. влияние человеческого капитала стало стремительно падать. Это эффект обнаруживает взаимодействие человеческого
капитала и новых технологий.
16
Эластичность 0,56
по фондовооруженности 0,55
0,54
0,53
0,52
0,51
0,50
2008
2009
2010
2011
2012
Годы
Рис. 2. Коэффициент эластичности оплаты труда
по фондовооруженности в трехфакторной модели
Наиболее сложным и противоречивым оказалось изменение влияния
новых технологий на уровень оплаты труда. Влияние этого фактора монотонно росло в 2008-2010 г.г. В 2011 г. влияния новых технологий на уровень
оплаты труда упало, но в 2012 г. был отмечен его рост.
Эластичность 3,30
по уровню
образования 3,20
3,10
3,00
2,90
2,80
2,70
2,60
2008
2009
2010
2011
2012
Годы
Рис. 3. Коэффициент эластичности оплаты труда
по уровню человеческого капитала трехфакторной модели
17
Эластичность 0,44
по новым
технологиям
0,43
0,42
0,41
0,40
0,39
2008
2009
2010
2011
2012
Годы
Рис. 4. Коэффициент эластичности оплаты труда
по уровню использования новых технологий в трехфакторной модели
Выполненное исследование позволят дать экономическую оценку возможности управления уровнем трудовых доходов путем наращивания фондовооруженности труда, уровня образования трудящихся и расширения масштабов использования новых технологий. В 2012 г. средний по регионам уровень
фондовооруженности составлял 1,5 млн. руб. на одного работника, уровень образования занятого населения составлял 11,99 года, доля новых технологий составляла 50%. Уровень объяснения модели 2012 г. составляет 0,697.
Представленные результаты и данные Росстата позволяет установить следующее. Для повышения уровня оплаты труда на 1% необходимо
увеличить фондовооруженность работника на 42,8 тыс. руб., увеличить
средний срок обучения работников на 0,066 года, что может стоить 4,28
тыс. руб., заменить устаревшие основные фонды новыми, воплощающими
новые технологии на сумму 25,4 тыс. руб.
Полученные оценки свидетельствуют о том, что наиболее эффективным инструментом повышения уровня оплаты труда является наращивание уровня образования занятого населения.
Список литературы
1. Barro R., Lee J. Sources of Economic Growth (with comments from
Nancy Stokey) // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. 1994.
Vol. 40. P. 1-57.
2. Merphy K., Shleifer A., Vishny R. The Allocation of Talent: Implication
for Growth // Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106. No. 2. P. 503-530.
3. Khalafalla Ahmed Mohamed Arabi, Suliman Zakaria Suliman Abdalla.
The Impact of Human Capital on Economic Growth: Empirical Evidence from
Sudan // Research in World Economy. 2013. Vol. 4, No. 2. P. 43-53.
18
4. Ferdi Kesikoglu, Ozturk Zafer. Relationship between Human Capital
and Economic Growth: Panel Causality Analysis for Selected OECD Countries
// Journal of Economic and Social Studies. 2013. V. 3. No. 1. P. 153-162.
5. Young-Joon Kim. Effective Human Capital and Long-run Economic
Growth // Korea and the World Economy, 2013. Vol. 14, No. 3. P. 475-616.
6. N. Gregory Mankiw. Principles of Economics. Cengage Learning.
2011. 888 p.
7. Campbell R. McConnell, Stanley L. Brue. Economics: Principles,
Problems, and Policies. McGraw-Hill / Irwin. 2005. 733 p.
8. Комарова А.С. Роль человеческого капитала в повышении производительности труда в России // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. Вып. 5. Ч. 1. 2013. С. 160-165.
9. Solow R. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1956. Vol. 70. P. 65-94.
10. Kormendi R., Meguire P. Macroeconomic Determinants of Growth:
Cross-Country Evidence // Journal of Monetary Economics. 1985. Vol. 16. No.
2. P. 141-163.
11. Ramey G., Ramey A. Cross-Country Evidence on the Link Between
Volatility and Growth // American Economic Review. 1995. Vol. 85. No. 5. P.
1138-1151.
12. Daron Acemoglu, Ufuk Akcigit, Nicholas Bloom, William R. Kerr.
Innovation, Reallocation and Growth. NBER Working Paper No. 18993. Issued
in April 2013. URL: http://www.nber.org/papers/w18993.
Овсянников Александр Сергеевич, аспирант, Россия, Тула, Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н.Толстого,
Басовский Леонид Ефимович, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой «Экономика
и управление», Россия, Тула, Тульский государственный педагогический университет
им. Л.Н.Толстого
FACTORS OF GROWTH OF THE LABOUR INCOME IN REGIONS OF MODERN RUSSIA
A.S. Ovsyannikov, L.E. Basovskiy
Econometric models of the labor income in regions for 2009-2012 are received. Influence of a capital-labor ratio, the human capital and new technologies is revealed. Models
explain to 70% of level of the labor income. It is shown that the most effective way of increase
of level of the labor income – increases of an education level of workers.
Keywords: the capital-labor ratio, the human capital, new technologies, crosssectional data regions, econometric models
Ovsyannikov Alexander Sergeevich, postgraduate student, Russia, Tula, Tula State
Pedagogical University Leo Tolstoy,
Basovskiy Leonid Ephimovich, Doctor of Engineering, Professor, Head of Department
"Economics and Management", Russia, Tula, Tula State Pedagogical University Leo Tolstoy
19